通过评论进行类目需求分析和挖掘

在任何电商平台和领域中，用户评论已成为影响消费者决策的关键因素。据数据表明，97%的客户表示评论会影响他们的购买决策，10个客户中有9个在购买前会参考评论。对于亚马逊卖家而言，评论分析是优化产品销售和提升客户体验的关键步骤，通过评论分析，卖家不仅可以识别客户的痛点和需求，还能更好地理解竞争对手的情况，甚至发现潜在的市场机会。

本篇分享会介绍如何用自动化的方法去做评论分析，去挖掘评论背后的产品需求，并验证评论背后反映市场需求的真实性，最终为产品差异化提供指导。

下面我将从3个方面带领大家通过分析评论，找到评论背后的需求以及对需求进行验证。

1.亚马逊评论分析的基本维度

2.从评论中挖掘产品需求的方法

3.案例拆解：通过帐篷类目来进行产品需求分析

1. 亚马逊评论分析的基本维度

当我们得到一条评论后，我们会查看到评论里面有很多的信息数据，包括评论的标题，评论的内容，评论的时间，评论的人姓名，评论的赞同数等，那么如何进行分析呢？

对于亚马逊的评论，有以下的几种维度的分析，每一种维度对应的分析目的是不一样的：

1.评论数量分析：

￮通过单个ASIN的评论数量，来评估该产品销量和市场潜力

￮通过多个竞品评论数量对比分析市场竞争力

2.评论星级分布：

￮分析不同星级评论的比例

￮跟踪星级随时间的变化趋势

3.评论内容分析：

￮情感倾向（正面、负面、中性）

￮关键词提取和主题建模

￮用户需求和痛点识别

4.评论时间分析：

￮分析评论生成的时间分布

￮跟踪产品表现随时间的变化

5.评论真实性验证：

￮检查评论是否为"Verified Purchase"(验证购买)

￮分析评论内容的重复性和异常模式

本篇的主题是通过自动化来对评论进行分析，并对类目需求进行挖掘，所以下面我着重讲述从评论中挖掘出产品需求所使用的工具，分析方法和分析步骤

2. 从评论中挖掘产品需求的方法

从评论中挖掘产品需求的方法，本质上是一个通过自然语言处理（NLP）的过程，即通过批量分析评论的内容，通过NLP来对文本进行数据处理，归类，进行情感分析和构建用户需求画像的过程。

2.1 产品需求挖掘的方法

基于亚马逊评论文本的NLP（Natural Language Process）”自然语言处理“分析可以系统地从评论中挖掘产品需求，以下是一个基本方法：

1.情感分析：

￮首先识别评论中的情感倾向，比如说正面和负面的评论，从这里首先区分开，避免不同的情感混合导致分析的数据产生偏差

￮方便后续去做评论的筛选分析

2.关键词提取：

￮对情感分析后的评论使用AI提取高频词汇和短语

￮通过提取的关键词的语义相关性进行相同归类，归类的依据为语义相同的关键词为一类，例如“安装简便”与“安装容易” 可以归类为“安装便捷性”

3.主题建模：

￮通过关键词的归类和聚合，组合成对应的主题

￮通过对主题的理解，分析用户关注的不同方面

4.用户画像构建：

￮通过评论者的名称，评论内容分析评论者的特征和需求

￮通过飞书的多维表格里面的仪表盘，组合不同主题的需求，构建不同类型用户的画像

5.需求优先级排序：

￮基于评论频率、情感强度和用户影响力等因素

￮确定需要优先满足的需求，一般是根据上面的因素，叠加选取频率最高，情感强度最激烈的几个需求进行分析

2.2 具体需求挖掘步骤

1.通过卖家精灵插件下载类目前10，或者跟你同赛道10个竞争对手的评论

2.把数据做合并整合之后导入到飞书多维表格

a.通过excel表格对数据进行合并

b.筛选前2000行数据放入一个飞书多维表格里面

3.通过卖家精灵提供的飞书多维表格对评论进行分析

a.先进行情感分析，对评论进行筛选，拆分好评，中评，差评

b.对筛选好的评论进行关键词提取，提取重点的关键词，还有包含客户“希望”等这些词所表达的未满足需求

c.对关键词进行打标签归类

d.把标签进行总结归类为主题

e.通过主题与用户画像进行搭配，分析出具体产品的需求

f.挖掘用户使用产品的真实需求，找到痛点和未满足的需求

2.3 掘出产品需求所使用的工具

以前，在不借助任何工具的情况下，我们只能人工的看每一条评论，当数据量级比较大的时候，单看每一条评论就比较费时间了，很难把类目所有的相似竞品都全部分析一遍。

目前也并没有哪个工具能非常有效的找到和分析这个类目目前哪些需求已经被满足了、哪些是当前类目常规产品都必须要有的属性、而哪些属性需求却仍然没有被满足等等。

但是现在我们可以借助AI来进行评论的数据分析，AI是通过NLP这个自然语言为基础而建立的，因此相比人工直接分析来说会有很多优势。并且现在AI已经结合进了飞书的多维表格，这个使我们总体去分析评论和挖掘评论都更加全面和省时了。

飞书多维表格里面有很多AI的字段，这些字段都是来自豆包的模型，还可以与deepseek R1模型搭配使用，再结合飞书里面的公式字段，能够呈现比较好的分析效果。正是因为飞书多维表格已经接入了很多不同类型的AI，所以接下来的案例分析里我会使用飞书多维表格来作为我的分析工具。

3. 案例分析：评论数据到产品需求的转化

下面这个案例我将使用popup canopy这个类目的前50名的评论作为例子，来使用上面分析评论的方法来挖掘类目的痛点，卖点和未被满足的需求，人群画像是怎样的。

这个类目的链接为：https://www.amazon.com/gp/bestsellers/lawn-garden/3742571/ref=pd_zg_hrsr_lawn-garden

3.1 数据源

通过影刀操作卖家精灵插件批量下载popup canopy 前50名ASIN的评论，并合并到一个约2000行数据的表格（如果不懂影刀怎么操作，可以通过卖家精灵插件上的“下载评论”按钮逐个ASIN下载再合并，可以通过这个影刀链接来使用我设计的批量下载亚马逊评论应用：https://api.winrobot360.com/redirect/robot/share?inviteKey=f94e6e2429f523b9）。由于总体下载的评论数据比较多，达到1W2条，飞书免费版的多维表格每个表都有一个条数的限制，而且条数过多也会导致总体表格容易卡阿顿，因此本次案例只采用2000条数据作为展示。

3.2 数据处理

在确定了数据源之后，我们需要首先对数据进行处理，我发现有很多数据都是2016-2017年的，这些数据过于久远，可能对分析现在产品不太适合，所以首先需要对数据进行筛选，尽量是最近1-2年的数据，这样更能反馈最近1-2年的市场需求情况，达到挖掘目前还未满足需求的目的。

这里我筛选了从2024年10月到2025年4月的2000条数据导入多维表格

3.3 导入飞书多维表格进行设置与分析

最近卖家精灵的新出来的分析评论的表格比较符合我们整体评论需求挖掘的方法，这里我不重复造轮子。让我们先站在巨人的肩膀上，使用我经过修改的卖家精灵分析评论的飞书模板进行分析，模板地址在这里卖家精灵评论分析看板-数据分析-20250412 副本

操作步骤如下：

1.先对模板进行复制——复制到新的数据表

2.把准备好的数据复制进表格的B2单元格

3.首先进行第一部分的情感分析

在这里使用了AI进行分类的字段，对这个评价是好评，中评，差评来进行打标签，为后续的数据可视化与分析提供定性的分析

4.使用AI对评论里面的内容进行总结，提取里面的高频词汇和短语

a.利用Deepseek分别对该评论正向内容的总结和负面内容的总结

b.使用公式列对好评关键词、差评关键词、使用场景词做好提取，提取到每一列上 

c.对提取后的好评关键词、差评关键词、使用场景词、内容进行“智能标签”来打标d.在打标签之前需要先使用AI生成选项来对标签进行生成，觉得ok的分类就可以进行采纳

e.再执行操作让AI对于这些内容进行打标

5.对这条评论的主题进行归类，使用“智能标签”的AI字段选项进行归类，下面输入参考的归类囊括了一些通用的主题，如果你的产品还涉及其它的主题，可以通过输入参考示例里面输入对应的主题

6.通过“智能标签”字段对评论内容提到的使用场景进行打标，也是同样需要先让AI生成对应场景的标签，然后再让AI根据内容生成对应产品的场景

7.对评论人的性别进行提取分析，使用到了“自定义AI字段”来进行分类，然后将分类好的字段再通过标签的形式输出到另外一列上

3.4 数据分析归类

当所有的一切在多维表格都生成后，我们就可以去到飞书的仪表盘里面去分析数据了。

3.4.1 单一维度分析

在这个可视化的图形中，我们可以判断出我们的正向评价比较靠前的标签有这么几个：

安装便捷性 1166

产品耐用性 780

便携收纳性 518 

满足需求 472

产品设计亮点 457

产品可靠性 423

外观设计

无匹配标签

实用性

遮阳防护性

性价比高

附加功能贴心

这几个标签可以与人群再进行搭配组合，探究如果是做男性或者女性市场下，人群里面对不同的产品标签是否是一致的，那这样就可以筛选出一些高质量的属性标签作为我们必须要有且要做好的产品属性。

同理，在可视化的柱状图中，我们也对负面的差评进行归类总结，也能找到对应排名靠前的20个标签，排除了有一些因为是好评，所以没有差评的标签，这些标签分别是：

产品质量差- 有460条，对于占了所有差评里面几乎30%的评价

产品耐用性差

产品坚固性不足

产品短时间内损坏

配件质量差

单人搭建困难

防护性能不足

便携性差

价格不合理

尺寸不合适

安装难度大

操作门槛高

颜色不显眼

通风性差

外观设计不佳

体积过大

对特定用户不友好

高度调节不便

我们可以选择这些里面改进难度以及改进成本比较低的点，去做产品的差异化，比如说产品坚固性不足，就需要对产品进行稳固性的测试，采用另外的材料或者结构来增加帐篷的稳固性，又比如说通风性差，那就可能需要从这个帐篷的面料上下功夫，尽量选择一些比较透气的面料。

3.4.2 多维度分析

我们可以在可视化的仪表大盘中进行多个维度结合起来分析，比如我想分析男性在户外露营场景的标签下，想挖掘出怎样的差异化的点，可以在仪表盘中进行筛选

 在设置了之后，仪表盘会出现相应的变化，只有15个评论是符合这两个条件的，从这里去对比正面的标签和负面标签，可以看到大部分人对于这类帐篷主要还是安装便携性，实用性，是比较注重品质的，目前的商品已经满足了他们大部分的需求了，总体负面的评价比较少。

 我们如果想要找到其它有差评，或者是有产品的痛点，可以采用反向查找的方法，即反向查询满意度比较低的评价，里面就能够找到哪些点不能满足客户，场景是使用在哪些地方，我们就能够针对使用场景，人群的痛点来进行优化了。

这里我重新设置了筛选条件，把负面的评论都包含进去了，就可以得出下面的结果

可以看到，对于男性而言，还是比较注重于帐篷的整体的质量，稳固性，以及价格，是对价格比较敏感的人群。而主要使用的环境会比较恶劣，比如说要有一定的防风特性，恶劣天气防护等等，这些就是还没有满足，我们可以通过Google trend 和亚马逊ABA数据再次对这个中文对应的英文进行查询，去查看对应的需求是否是真实的，改进了能够对于目前市场是有竞争力的。

总体来说，整体类目的需求对于男性而言会比较多，毕竟男性是消费的主力人群。因此，对于这类产品，我们需要在生产产品的时候尽可能的满足最基本的遮挡功能，耐用性，质量与价格都要平衡好，才能赢得大多数的市场。

4. 总结

通过亚马逊竞品的评论放到飞书多维表格进行分析的这个方法，能够帮我们快速的了解当前市场用户对于产品的需求，产品的使用场景，产品的优点和不足。我们可以通过这些数据对我们即将要做的产品进行改进，或者进行差异化的升级，会更好的帮助我们在产品的推广过程中更加贴合客户的需要，赢得更多的市场份额。